Claude ou ChatGPT : lequel choisir pour votre entreprise ?

Quand on dit Claude ou ChatGPT, on parle de deux choses différentes, et la confusion fausse beaucoup de comparaisons.

La première est l’application : une fenêtre de discussion, dans un navigateur ou sur un téléphone, où chacun pose ses questions. Elle se paie par utilisateur et par mois. Vos collaborateurs y collent des textes, y déposent des fichiers et récupèrent une réponse. Rien n’est relié à vos outils.

La seconde est l’API : le même modèle, appelé par vos propres logiciels. C’est elle qui permet de résumer automatiquement un compte rendu dans votre CRM, de préparer une réponse dans votre messagerie ou d’interroger votre base documentaire. Elle se paie à l’usage, selon le volume de texte envoyé et reçu.

Le choix n’est pas le même dans les deux cas. Pour l’application, vous choisissez un outil de travail pour des personnes : l’habitude et l’ergonomie comptent. Pour l’API, vous choisissez un composant technique : la qualité sur vos tâches, le coût à votre volume et les engagements du contrat comptent, et le nom sur l’étiquette beaucoup moins.

Les deux savent rédiger, résumer, traduire, analyser un tableau et écrire du code. Les écarts se réduisent à chaque nouvelle version, et un classement publié aujourd’hui vieillit vite. Voici ce qui les distingue le plus souvent.

ChatGPT est l’assistant le plus répandu. Vos collaborateurs l’ont souvent déjà utilisé, ce qui raccourcit la prise en main. Il est à l’aise sur les tâches courtes et variées : reformuler un courriel, traduire un paragraphe, proposer un plan, trier une liste.

Claude tient la longueur sur un document entier et garde une consigne de ton au fil des échanges. Sur un contrat de quarante pages, un cahier des charges ou une base de code, ces deux qualités font gagner du temps.

Aucune de ces observations ne remplace un essai. La seule comparaison qui vaille se fait sur vos documents, avec vos questions, en notant les réponses sans savoir quel modèle les a écrites.

Tout ce que vous écrivez dans un assistant en ligne transite par les serveurs de son éditeur. La question utile est ce qu’il a le droit d’en faire.

Sur les offres destinées aux entreprises et sur les API, les deux éditeurs s’engagent à ne pas entraîner leurs modèles sur vos données. Sur les offres grand public, la règle dépend des réglages du compte. Un collaborateur qui traite un dossier client avec son compte personnel sort donc du cadre que vous croyez avoir. C’est le premier risque, et il se règle par une consigne interne claire, avant tout choix d’outil.

Les deux éditeurs sont américains : même avec un hébergement en Europe, ils peuvent être tenus de communiquer des données aux autorités américaines dans le cadre d’une procédure judiciaire. Pour la plupart des usages, ce n’est pas un obstacle. Pour des données couvertes par un secret professionnel, des données de santé ou des dossiers sensibles, c’en est un, et aucun des deux ne convient tel quel.

Dans ce cas, la solution est un modèle qui tourne en France ou sur votre propre infrastructure. Nos projets IA suivent cette règle : les données sont hébergées en France par défaut, ou chez vous quand leur sensibilité l’exige.

Les prix changent souvent et nous ne les reproduisons pas ici : ils sont publiés par chaque éditeur. La mécanique, elle, est stable, et c’est elle qu’il faut comprendre.

L’application se paie par utilisateur et par mois. Le budget est simple à prévoir : le nombre de personnes équipées, multiplié par le prix de la formule. Le piège est d’équiper tout le monde par principe. Dans la plupart des équipes, une partie des comptes sert tous les jours et une autre presque jamais.

L’API se paie à l’usage. Chaque requête coûte selon la quantité de texte envoyée et reçue, et selon le modèle appelé : les plus puissants coûtent nettement plus cher que les plus rapides. Un même traitement peut donc voir sa facture varier fortement selon le modèle choisi et la longueur des documents.

C’est pourquoi on ne choisit pas un modèle pour toute l’entreprise. On choisit, tâche par tâche, le plus petit modèle qui donne un résultat correct : un modèle rapide pour trier des courriels, un modèle puissant pour analyser un contrat. Cette règle pèse plus sur la facture que le choix entre les deux éditeurs.

Les deux API se ressemblent. Elles reçoivent un texte et une consigne, elles renvoient un texte. Passer de l’une à l’autre n’est pas un gros chantier, à une condition : que l’intégration ait été pensée pour.

Concrètement, votre logiciel ne parle pas directement au modèle. Il passe par une couche intermédiaire, qui vous appartient, et qui contient les consignes, les règles de contrôle et le jeu d’essai. Le jour où un autre modèle devient meilleur ou moins cher sur votre tâche, on le branche derrière cette couche, on rejoue le jeu d’essai et on compare.

Ce jeu d’essai est l’actif le plus utile du projet. Quelques dizaines de cas réels, avec la réponse attendue, suffisent à dire si un changement de modèle améliore ou dégrade le résultat. Sans lui, on choisit sur une impression.

Les consignes, la couche intermédiaire et le jeu d’essai restent chez vous. C’est ce que nous appelons être propriétaire de votre intelligence : le modèle se loue, le savoir-faire qui l’entoure vous appartient.

Vous voulez équiper une équipe pour un usage général, sans projet d’intégration : prenez celui que vos collaborateurs utilisent déjà, sur une offre professionnelle, avec une consigne écrite sur ce qu’on n’y met pas. C’est souvent ChatGPT.

Votre équipe rédige, relit de longs documents ou développe : essayez Claude en priorité.

Vous voulez relier un modèle à vos outils : ne décidez pas sur le nom. Faites tester les deux sur un jeu d’essai tiré de vos documents, comparez la qualité et le coût à votre volume, et gardez la possibilité de changer.

Vos données sont sensibles : ni l’un ni l’autre dans leur version en ligne. Il faut un modèle hébergé en France ou sur votre infrastructure, et un cadre écrit avant la première ligne de code.